水电站水库调度图的优化方法与应用——基于混合模拟退火遗传算法

按常规方法绘制的水库调度图相对保守,难以达到可靠性与效益的优化组合,使得水库调度图还存在一定的优化空间。提出了一种优化常规调度图的新方法——混合模拟退火遗传算法,以实现水库调度图的计算机程序式自动优化修正。该方法综合了遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力,提高了计算精度,避免了手工修正调度图的随意性。通过在实际生产项目中的应用与检验,证明该方法对水电站水库调度图的优化确实可靠,在满足可靠性指标以及水库综合利用要求约束的条件下,取得了可观的经济效益,为水电站实现经济运行提供了一条可行途径。

基于模拟退火的混合遗传算法研究

针对常规遗传算法会出现早熟现象、局部寻优能力较差等不足,在遗传算法运行中融入模拟退火算法算子,实现了模拟退火的良好局部搜索能力与遗传算法的全局搜索能力的结合。经验证,该混合算法可以显著提高遗传算法的运行效率和优化性能。

梯级水电站调度图优化的混合模拟退火遗传算法

为提高水库群联合调度时的水资源利用率,重新审核水库群系统中原有单库调度图的有效性,本文提出了一种解决库群联合调度多目标、多变量的智能优化新方法—混合模拟退火遗传算法。该方法将遗传算法的全局搜索能力和模拟退火算法的局部搜索能力相结合,提高了计算效率和精度,避免了手工修正调度图的随意性。在以实际生产项目为依托的应用与检验中,在满足各类边界条件及保证率要求的前提下,该方法对梯级水电站水库调度图的优化可行、有效,为优化梯级水库调度图提供了一种新的有效算法。

求解装卸混合车辆路径问题的模拟退火遗传算法

提出一种改进的模拟退火遗传算法来求解装卸混合车辆路径问题;通过使用模拟退火变异策略来增强遗传算法的局部搜索能力,从而改善遗传算法的"早熟"问题,使算法有能力避免陷入局部极值而快速收敛于全局最优解;仿真实验结果表明了所提算法求解装卸混合车辆路径问题的有效性与适用性。

基于模拟退火的混合遗传算法

分析了遗传算法和模拟算法的优缺点,并将两种算法进行混合,提出一种基于模拟退火的混合遗传算法以弥补两个算法的不足.理论分析和仿真实验表明该方法的有效性和可行性.

基于改进模拟退火遗传算法的测试用例优化方法研究

面向对象软件不同于传统的面向过程软件,其具有封装性、继承性和多态性。面向对象软件中类的方法中可能会调用其他类的对象,导致很难获取其他类的对象状态,并且由于其继承性和多态性,程序中可能存在多种执行路径,如果用传统方法生成测试用例,很难达到较高的测试覆盖率。针对这个问题,提出一种新的面向对象软件单元测试用例生成方法。这一方法基于改进的模拟退火遗传算法,使得优化过的测试序列可以覆盖到程序中更多的分支,生成的测试用例具有更高的覆盖率。通过实验验证方法的可行性,并与其他方法进行对比实验。实验结果证明该方法具有较高的分支覆盖率。

一种锐化解空间的基于模拟退火的混合遗传算法

遗传算法是模仿自然界生物个体进化的机理发展而来的一类优化算法,近年来得到广泛的应用,模拟退火算法(SimulatedAnnealing,简称SA)则是模仿另一种自然现象-固体退火原理的一类优化算法.分析了两种算法的优缺点,将两种算法进行混合,并引入一种锐化解空间的方法,提出一种基于模拟退火的混合遗传算法以弥补两个算法的不足.

混合遗传-模拟退火算法在公交智能调度中的应用

公交行车调度是公交企业运营的核心内容,关系到公交企业的经济效益与社会效益。兼顾企业与乘客的利益建立了公交车辆行车计划模型,将遗传算法与模拟退火算法相结合组成混合遗传-模拟退火(GA-SA)算法,并对公交行车调度进行优化。实例仿真计算表明该算法具有比标准遗传算法更好的效率,是优化公交调度问题的一个有效途径。

基于自适应模拟退火遗传算法的月球软着陆轨道优化

将自适应遗传算法与模拟退火算法相结合,形成一种自适应模拟退火遗传算法。该算法不但具备了自适应遗传算法的强大全局搜索能力,也拥有模拟退火算法的强大局部搜索能力。针对月球软着陆轨道优化的特点,利用一种新的参数化方法将轨道优化问题转换为非线性规划问题,并应用提出的自适应模拟退火遗传算法进行优化。数值结果表明:该算法的收敛速度快,优化精度高,且避免了初值敏感、病态梯度和局部收敛等问题,能够搜索到全局最优轨道。

一种新的基于小生境模拟退火的遗传算法

针对模拟退火遗传算法中不合理替代方式以及孤立的比较机制,提出一种新的基于小生境模拟退火的遗传算法.通过温度的逐步降温,可以在进化早期增强种群多样性,而在进化末期加速算法的收敛过程,有效克服了遗传算法容易早熟、局部搜索能力差的缺点.同时算法还使用了最优保留策略替代了轮盘赌选择算子,从而有效地减少了适应度相对高的个体在种群中快速扩散的可能性.研究结果表明:与常见的模拟退火遗传算法相比,新方法能够有效提高遗传算法的收敛性能.

路面结构模量反算的遗传-模拟退火混合算法

路面结构层模量反算是路面结构无损检测与评价的基础。本文针对遗传算法和模拟退火算法各自的特点,在传统遗传算法的搜索过程中引入模拟退火算法的Metropolis接受准则,以增强算法的全局搜索能力。在此基础上,将遗传-模拟退火混合算法应用于路面结构层材料模量的反算分析。文中分别对理论数据和实测数据进行了计算,并与目前国内外已有的路面反算软件的分析结果进行了分析比较。数值结果表明,该方法具有较强的全局收敛性,数值结果稳定可靠。

并行遗传/模拟退火混合算法及其应用

1 引言人们常常应用随机优化方法,例如:遗传算法GA(Genetic Algorithms),模拟退火算法SA(Simulated Annealing),爬山算法HC(Hill Climbing),Tabu算法等,解决复杂的非线性函数优化问题。这些方法通常需要大量的计算,从而导致运行时间开销较大。随着计算机及网络技术的高速发展,在高性能计算平台上并行化随机优化方法成为当今研究领域的热门。特别是Beowulf PCs Cluster技术的成熟。

基于混合遗传模拟退火算法的矢量场机器人导航(英文)

提出了一种解析形式的机器人矢量场导航模型 ,模型中场矢量的指向就是机器人的理想移动方向 .模型假设工作空间中的障碍物为多边形 ,通过对障碍边界上电场的积分得到了排斥场的封闭解 .导航必须考虑路径对长度、平滑度及安全性的要求 ,因此 ,一种混合遗传模拟退火优化算法被用来对导航模型的参数进行搜索 ,以寻找最优路径解 .仿真结果验证了本文模型的有效性 ,优化所获路径的比较说明此混合算法要优于遗传算法和模拟退火算法 .

基于改进的模拟退火遗传算法的公交线网优化

文章将遗传算法与改进的模拟退火算法相结合组成混合改进的模拟退火-遗传算法。研究了以居民乘车出行时间最短和公交部门投入最少为目标建立的公交线网优化的模型,并利用改进的模拟退火-遗传算法对该模型进行求解。通过温州滨海新区的规划实例研究验证方法的实用性。

基于链式遗传-模拟退火混合算法的电网扩展规划

将模拟退火机制引入到食物链生态进化算法,提出了链式遗传-模拟退火混合算法(CAGSAH),对种群执行并行退火操作,弥补食物链生态进化算法爬山能力不足,提高算法全局寻优能力。给出了链式遗传-模拟退火混合算法的详细计算流程,并将其应用到求解电网扩展规划问题,实际计算结果显示链式遗传-模拟退火混合算法在搜索效率及收敛性能上明显优于食物链生态进化算法。

改进的混合遗传模拟退火算法及其在组合优化中的应用研究

本文分析了遗传算法和模拟退火算法的优缺点,提出了一种混合遗传模拟退火MGASA算法,对其进行了优化操作,并将该算法应用于组合优化中TSP问题的解决。经实验验证,MGASA算法优于普通的GA和SA算法。

基于模拟退火遗传算法的多项目调度问题研究

针对多资源约束条件下的多项目调度问题,提出了一种模拟退火遗传算法的求解方法。该方法首先分别对普通的遗传算法和模拟退火算法进行改进,然后在遗传算法中插入模拟退火操作,通过模拟退火操作来克服遗传算法容易陷入局部最优解的缺陷,同时该方法也继承了遗传算法收敛速度快的特点。最后的实例计算结果表明该算法能克服模拟退火算法和遗传算法的缺点,获得比其它算法更优的解,与其它启发式算法及智能算法相比具有更高的求解效率。

基于模拟退火遗传算法的拉深模缺陷诊断研究

总结了拉深模的缺陷及原因 ,基于模拟退火遗传算法技术 ,将拉深模试冲时的缺陷分析问题表达为一类组合优化问题 ,并采用模拟退火的适应度拉深方法 ,探讨有效地提高拉深模试冲时的缺陷诊断准确率的优化方法 ,描述了基于模拟退火遗传算法的诊断过程。

集装箱装载问题的模拟退火遗传算法

将模拟退火的思想引入遗传算法中,将两者结合起来,探讨了模拟退火遗传算法在复杂集装箱装载中的应用,以此达到缩小搜索区域,增强算法的收敛性的目的。该算法充分发挥了遗传操作中交叉算子的作用,并通过实例仿真表明该算法优于传统的计算方法。

遗传—模拟退火混合算法在配电网检修优化中的应用

从配电网设备检修计划编制的实际需要出发,在考虑多种约束条件的基础上,建立了以配电网经济性最好为目标的优化模型。针对该模型的特点,采用1种新型混合遗传-模拟退火算法(HGSA)对配电网检修计划进行优化调整。该算法综合了遗传算法和模拟退火算法的优点,使其既具有遗传算法的全局性和并行性,又具有模拟退火算法的局部搜索能力和退火特征。通过遗传算法、模拟退火算法对实际检修计划优化结果的比较,证明了所提出HGSA算法的有效性。